Multimodal Data Mining and Learning Behavior Analysis for Civic Education
Notice bibliographique
Résumé
This paper designs a multimodal data mining and learning behavior analysis model for civic education, uses improved clustering and association rule algorithms to analyze the multimodal data obtained from students, mines the basic consumption, learning and life behavior characteristics, and carries out analysis of the students' civic situation in order to take targeted civic education measures.Aiming at the problem that traditional clustering results are greatly affected by the selection of initial clustering centers, Gaussian density function is used to determine the initial clustering centers, and Euclidean distance is replaced by density-sensitive distance to avoid sensitivity to noise and anomalies, which improves the accuracy of the clustering results of students' behaviors.Then we use the FP-Growth association rule algorithm to improve the Apriori construction, recursively and iteratively construct the frequent pattern tree and get the final frequent item set, which improves the efficiency of student behavior data mining.After analyzing the processed student data of a university, it is found that most of the students have low interest in borrowing books, 38.22% of the students borrowed only 2.19 books on average, and the total number of times of book borrowing is only 5.4 times, and the average number of days of single borrowing is 62.3 days, and the school library needs to increase the promotion of students' reading, which can be done through the way of offline book fairs and erecommendations to improve students' interest in reading books.Reading interest.The study makes a useful exploration for the informatization and intelligentization of ideological education in colleges and universities.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».